Корректировка модели

При корректировке модели могут уточняться существенные параметры, ограничения, показатели исхода операции, связи показателей исхода операции с существенными параметрами. После внесения изменений в модель вновь выполняется оценка чувствительности и адекватности.

Корректировка модели завершается определением и фиксацией области пригодности модели: множество условий, при соблюдении которых точность результатов моделирования находится в допустимых пределах.

Оптимизация модели. Сущность оптимизации моделей состоит в их упрощении при заданном уровне адекватности. Основными показателями, по которым возможна оптимизация модели, выступают время и затраты средств для проведения исследований на ней. В основе оптимизации лежит возможность преобразования моделей из одной формы в другую. Преобразование может выполняться либо с использованием математических методов, либо эвристическим путем.

По результатам корректировки модели делается вывод об адекватности модели заданной цели исследований (верификация модели).

Верификация (доказательство, подтверждение, (лат. verus - истинный и facio - делаю) - подтверждение на основе представления объективных свидетельств того, что установленные требования были выполнены.

Верификация модели состоит в проведении исследования с помощью отладочных и проверочных тестов.

Осуществляется взаимная проверка различными подходами, качественное и количественное исследование моделей, проверка непротиворечивости, сравнение результатов, полученных аналитическими и численными методами, сопоставление с практикой.

Уточнение модели проектируемого объекта

В процессе проектирования модель предшествует объекту – не с чем сравнивать.

Один из методов - метод контрольных (тестовых) задач. Он основан на том, что при определенных условиях и в некоторых режимах можно заранее предсказать реакцию проектируемого объекта или рассчитать её вручную. Если модель в этих контрольных точках ведёт себя в соответствии с прогнозом, значит, она правильная.

Метод асимптотического ряда моделей (Е.С. Вентцель) – спор моделей.

Идея метода основана на аксиоме - при бесконечном повышении качества модели она приближается к самому объекту. Следовательно, построив ряд моделей возрастающей точности, мы сможем на основании модельных экспериментов предсказать, какими будут выходные параметры у реального объекта, который ещё предстоит построить в будущем. Здесь используются прогнозирующие способности моделей.

Для простоты будем считать, что проектируемый объект характеризуется одним выходным параметром y_p, значение которого и предстоит спрогнозировать.

Для проектируемого объекта строится ряд моделей возрастающей точности: М1, М2, … Мn,... Все они моделируют один и тот же объект, но делают это с возрастающей степенью точности - чем старше модель, тем выше её качество. Испытания моделей (вычислительные эксперименты) дают ряд значений модельного параметра - y_m1, y_m2, … y_mn, … .

Этот ряд значений y_m1, y_m2, … y_mn, … будет асимптотически приближаться к реальному значению y_p, которое спрогнозировать (определить на графике его величину). После чего можно вычислить точность каждой из построенного ряда моделей.

"Спор" этих моделей заключается в выборе рабочей модели - последняя построенная модель самая точная, но одновременно она и самая сложная, а значит, и самая неэкономичная.

Идея асимптотического ряда моделей

Рабочей моделью должна быть самая простая модель, которая ещё обеспечивает требуемую точность модельных экспериментов e_доп .

Для контроля правильности полученной системы математических соотношений требуется проведение ряда обязательных проверок.